scikit-learn - Sklearn 错误 : predict(x, y) 需要 2 个位置参数，但给出了 3 个

Question

我正在努力在 sklearn 上构建多元回归分析，我彻底查看了文档。当我运行 predict() 函数时，出现错误:predict() 采用 2 个位置参数，但给出了 3 个

X是数据框，y是列；我尝试将数据帧转换为数组/矩阵，但仍然收到错误。

已添加显示 x 和 y 数组的代码片段。

reg.coef_
reg.predict(x,y)

x_train=train.drop('y-variable',axis =1)
y_train=train['y-variable']

x_test=test.drop('y-variable',axis =1)
y_test=test['y-variable']


x=x_test.as_matrix()
y=y_test.as_matrix()

reg = linear_model.LinearRegression()
reg.fit(x_train,y_train)

reg.predict(x,y)

Answer 1

使用reg.predict(x)。您无需为预测提供y值。事实上，训练机器学习模型的目的是让它在给定x中的输入参数的情况下推断出y的值。

此外，预测 here 的文档解释说 predict 只需要 x 作为参数。

出现错误的原因:

predict() takes 2 positional arguments but 3 were given

是因为，当你调用reg.predic(x)时，python会隐式地将其翻译为reg.predict(self,x)，这就是错误的原因告诉您 predict() 需要 2 个位置参数。您调用预测的方式 reg.predict(x,y) 将被转换为 reg.predict(self,x,y)，因此将使用 3 个位置参数而不是 2 这解释了整个错误消息。